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plotnine

Python 数据可视化库 实现 ggplot2 图形语法

plotnine数据可视化Python语法图形ggplot2Github开源项目

plotnine 是一个实现 ggplot2 图形语法的 Python 数据可视化库。该库允许通过将数据框变量映射到视觉特征来组合绘图，支持逐步构建复杂图表。plotnine 提供丰富的绘图功能和可自定义的主题风格，适用于数据分析和科研可视化。它保持了简单图表的易用性，同时简化了复杂自定义图表的创建过程。

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介绍相关项目
DnaFeaturesViewer - 功能强大的DNA序列特征可视化Python库
DNA Features ViewerGithubPython库可视化工具基因组开源项目生物信息学
DnaFeaturesViewer是一款功能强大的DNA序列特征可视化Python库。它能自动生成清晰简洁的图表,即使是复杂的重叠特征和长标签序列也能完美展示。该库兼容Matplotlib和Biopython,支持多种图像输出格式。DnaFeaturesViewer可从GenBank或GFF文件读取特征,绘制核苷酸序列和氨基酸翻译,并支持多行多页绘图。它为DNA序列分析和生物学研究提供了直观高效的可视化工具。
statsmodels - Python统计建模和数据分析工具包
GithubPython包statsmodels开源项目数据分析时间序列分析统计模型
statsmodels是一个全面的Python统计建模库，提供多种统计方法和工具。包括线性回归、广义线性模型、时间序列分析、生存分析等功能。该项目文档完善，社区活跃，持续更新。适用于数据科学家和研究人员进行各类统计分析和建模任务，可处理从基础到高级的数据分析需求。
scikit-fda - Python实现的功能数据分析库
GithubPythonscikit-fda函数数据分析开源项目数据科学统计学
scikit-fda是一个功能数据分析(FDA)的Python库,为处理依赖连续参数的数据提供全面工具。它支持数据表示、探索分析、预处理,以及功能数据的推断、分类、回归和聚类。兼容Python 3.8+版本,可通过PyPI或conda-forge安装。这个开源项目为数据科学家和研究人员提供了灵活的FDA工具集,简化了复杂数据的分析过程。
ipydatagrid - Jupyter环境中的快速数据网格工具
GithubJupyteripydatagrid交互式可视化开源项目数据分析数据网格
ipydatagrid是专为Jupyter Notebook和JupyterLab开发的数据网格工具。它具有全功能界面，支持高性能操作，并与ipywidgets无缝集成。该工具允许通过多种渲染器自定义数据展示，提供双向数据绑定的选择模型，并支持使用Vega表达式进行条件格式化。ipydatagrid显著提升了Jupyter环境中的数据交互和可视化效果。
echarts - 开源JavaScript数据可视化解决方案
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Apache ECharts是一个开源的JavaScript数据可视化库，提供直观、交互式和可定制的图表功能。基于轻量级画布库zrender开发，ECharts支持多种图表类型，具有简单易用的API和丰富的文档示例。该库还提供3D绘图、地球可视化和WebGL加速等扩展功能，适用于多样化的数据可视化需求。ECharts以其强大的功能和灵活性成为数据可视化领域的重要工具。
visualkeras - 直观展示Keras和TensorFlow神经网络架构的Python可视化库
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visualkeras是一个用于可视化Keras和TensorFlow神经网络架构的Python库。它支持分层和图形两种架构生成样式,适用于CNN和前馈网络等多种模型。该库提供灵活的样式定制选项,包括生成图例、自定义颜色映射和隐藏特定层。用户可以通过多种参数控制图层间距、缩放和维度显示。visualkeras为神经网络架构的可视化提供了简单而功能丰富的解决方案,适用于研究和教育等多种场景。
lida - 自动生成数据可视化和信息图表的跨平台库
GithubLIDA信息图表可视化生成大语言模型开源项目数据摘要
LIDA是一款库，利用多种大语言模型自动生成和编辑数据可视化与信息图表。它兼容多种编程语言和可视化库，功能包括数据总结、目标生成、可视化生成与编辑、解释、评估和修复。LIDA将可视化视为代码，并提供简洁的API，帮助用户轻松生成和管理高质量的可视化内容。
jupyter-scatter - 高效处理百万级数据点的交互式散点图工具
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Jupyter Scatter是一款为Jupyter环境设计的交互式散点图工具，能高效处理百万级数据点。它支持视图链接、平移缩放和数据选择，采用WebGL渲染确保大规模数据流畅展示。该工具提供直观API，与Pandas DataFrames深度集成，并具备智能默认设置。Jupyter Scatter支持自定义视觉编码和多图表同步交互，适用于大规模数据集的探索和比较。
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vsketch是一款面向绘图仪用户的Python生成式艺术工具包。它提供类Processing的API，注重易用性和自动化创作流程。vsketch包含CLI工具vsk和简洁API，支持项目管理、交互式渲染和批量导出。兼容Numpy和Shapely等库，为绘图仪艺术创作提供有力支持。无论是初学者还是经验丰富的艺术家，都能利用vsketch快速创作和迭代独特的绘图仪作品。
dataline - 通过自然语言完成数据分析与可视化
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DataLine通过自然语言功能，让用户无需编写代码即可进行数据分析和可视化。该工具支持多种数据源连接，如Postgres、Snowflake、MySQL、Azure SQL Server、Microsoft SQL Server、Excel、SQLite、CSV等，并且十分注重隐私保护和安全性。DataLine的开放源码特性及多平台支持（Windows、Mac、Linux和Docker）使其成为技术人员和非技术人员的理想选择，特别适合企业使用。
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